Máster en Fundamentos de Big Data y Machine Learning
¡Aprende Big Data y Machine Learning desde 0!
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Metodolología: 100% online
Duración: 12 meses (60 ECTS)
Fecha de inicio: 17 de octubre de 2023
El Máster de Formación Permanente en Fundamentos de Big Data y Machine Learning cuenta con el aval académico y reconocido prestigio de la UCAM (Universidad Católica de Murcia)
*La prestigiosa compañía especializada en el análisis de instituciones de educación superior de todo el mundo, QS Stars Rating, ha otorgado a la UCAM la máxima calificación, 5 estrellas.
Trabaja las diferentes disciplinas que debe saber un profesional del dato
Objetivos del Máster en Fundamentos de Big Data y Machine Learning
El principal objetivo del programa es proveer al alumno de todas las herramientas necesarias para análisis de datos. Los objetivos esenciales que se alcanzan a lo largo del máster para alcanzar esta meta se pueden resumir en:
- Conocimiento de las principales tecnologías involucradas en el análisis de datos.
- Conocer las necesidades de sectores relacionados con datos sobre adquisición, almacenamiento y tratamiento de datos atendiendo a sus medios y su disponibilidad
- Conocimiento sobre métodos matemáticos, usualmente Machine Learning para llevar a cabo análisis y previsiones
- Conocimiento sobre Proveedores de servicios en la nube para el desarrollo de sistemas ETL profesionales
Programa del Máster en Fundamentos de Big Data y Machine Learning
Módulo 1. Introducción a la ciencia de datos. Alto nivel de proyectos de ciencia de datos
[150 horas / 6 Créditos ECTS]
- Introducción a la ciencia de datos: Conceptos básicos, estado del arte y necesidades del mercado actual
- Modelo CRISP-DM: Cómo se planifica un proyecto basado en datos siguiendo las siguientes fases no secuenciales: Entendimiento del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación y produccionalización.
- Desarrollo Agile: Manifiesto y filosofía. Implementaciones Agile con especial atención a Scrum.
- Introducción a la programación y a la Inteligencia Artificial para la ciencia de datos.
Módulo 2. Adquisición y comprensión del Dato
[150 horas / 6 Créditos ECTS]
- Paradigma Big Data y arquitectura para el almacenamiento masivo de datos
- Adquisición de datos: Fuentes de datos, scraping y APIs
- Bases de datos SQL y NoSQL
- Introducción a la programación para el almacenamiento de datos: Python, SQL y NoSQL (en concreto, MongoDB).
- Otros jugadores en el mundo del dato: GIT y REST.
Módulo 3. Herramientas de análisis. Estadística Descriptiva e Inferencial
[75 horas / 3 Créditos ECTS]
- Probabilística y teoría de juegos
- Estadística Descriptiva e Inferencial.
- Modelos de Machine Learning basados en reglas probabilísticas y estadísticas sencillas: fundamentos de KNN, Naive Bayes y clustering
- Elaboración de Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
- Librerías numéricas, estadísticas y de visualización para Python
Módulo 4. Machine Learning predictivo y descriptivo: Clasificadores y Regresores
[10 Créditos ECTS]
- Estado del arte de la inteligencia artificial
- Modelos Lineales y Kernel de Regresión
- Modelos Clasificadores: KNN, Naïve Bayes, Árboles de decisión, RF y SVM y Series Temporales
- Modelos no supervisados: Clustering y reglas de asociación. TSNE, PCA
- Aprendizaje Reforzado: Q-Learning
Módulo 5. Redes Neuronales Profundas y modelos pre-entrenados
[10 Créditos ECTS]
- Redes neuronales para el procesamiento de información ambigua
- Perceptrón Multicapa: Retropropagación y estudio del descenso del gradiente
- Arquitecturas estándar: CNNs, Embeddings y Autoencoders
- Modelos Pre-entrenados
Módulo 6. Evaluación de Sistemas de IA, Presentación y Produccionalización
[10 Créditos ECTS]
- Validación de modelos: Hipótesis, Datos y Conocimiento Experto
- Métodos de slicing y validación.
- Métricas de éxito: Diferencias entre modelo y negocio
- Computación en la nube y Azure
- Visualización avanzada de estructuras de datos
Módulo 7. Proyecto Fin de Máster
[12 Créditos ECTS]
- Introducción a la realización de Proyectos de Inteligencia Artificial Aplicada
- Pautas esenciales para la organización del proyecto
- Realización del Proyecto Fin de Máster
Perfil del Estudiante
El Máster en Fundamentos de Big Data y Machine Learning está dirigido a personas:
- Este programa está diseñado para que cualquiera con un nivel básico de matemáticas e informática pueda sacarle provecho. Se empieza de 0 y se desarrollan conceptos básicos que han de servir de soporte para aquellos más avanzados que se dan más tarde.
- Cualquier persona desee profundizar en el fascinante mundo de la ciencia de datos puede realizar este programa con conocimientos iniciales equivalentes a una utilización muy básica de Excel.
Tutores profesionales
Contamos con un elenco de tutores de primer nivel, formado por especialistas en Big Data y Machine Learning y múltiples profesionales de empresas punteras del sector.
MásterClass
Tendrás el privilegio de disfrutar de clases magistrales de los profesionales más reconocidos del sector.
24 horas disponible
Podrás acceder al Big Data International Campus en los momentos que prefieres o mejor se ajusten a tu vida personal y profesional, ya que estamos disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y 365 días al año.
100% COMPROMETIDOS CON LA EMPLEABILIDAD EN BIG DATA
Todos los años, nuestros estudiantes tienen la oportunidad de participar en el Encuentro Big Data Talent. Un evento que surge como respuesta de la demanda de perfiles y la especifidad de las competencias y destrezas de los mismos. Este encuentro es un espacio donde se genera una reflexión y análisis sobre el Universo del Dato, en contacto con las compañías más importantes del Universo Big Data.
Además, dentro del Encuentro Big Data Talent se habilita un espacio llamado Talent Zone, que es un punto de encuentro para mantener contacto directo con los departamentos de gestión del talento de las principales empresas tecnológicas y también de compañías innovadoras con necesidades de contratación de estos perfiles.
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